package com.diandi.java.ai.langchain4j.config;

import com.diandi.java.ai.langchain4j.store.MongoChatMemoryStore;
import dev.langchain4j.community.model.dashscope.QwenEmbeddingModel;
import dev.langchain4j.community.model.dashscope.QwenTokenizer;
import dev.langchain4j.data.document.Document;
import dev.langchain4j.data.document.loader.FileSystemDocumentLoader;
import dev.langchain4j.data.document.splitter.DocumentByParagraphSplitter;
import dev.langchain4j.data.document.splitter.DocumentBySentenceSplitter;
import dev.langchain4j.data.document.splitter.DocumentByWordSplitter;
import dev.langchain4j.data.segment.TextSegment;
import dev.langchain4j.memory.chat.ChatMemoryProvider;
import dev.langchain4j.memory.chat.MessageWindowChatMemory;
import dev.langchain4j.model.embedding.EmbeddingModel;
import dev.langchain4j.model.embedding.onnx.HuggingFaceTokenizer;
import dev.langchain4j.rag.content.retriever.ContentRetriever;
import dev.langchain4j.rag.content.retriever.EmbeddingStoreContentRetriever;
import dev.langchain4j.store.embedding.EmbeddingStore;
import dev.langchain4j.store.embedding.EmbeddingStoreIngestor;
import dev.langchain4j.store.embedding.inmemory.InMemoryEmbeddingStore;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;

import java.util.Arrays;
import java.util.List;

/**
 * @Classname XiaozanAgentConfig
 * @Description TODO
 * @Date 2025/4/25 00:44
 * @Created by shizan
 */
@Configuration
public class XiaozanAgentConfig {

    @Autowired
    private MongoChatMemoryStore mongoChatMemoryStore;


    @Bean
    ChatMemoryProvider chatMemoryProviderXiaozan() {
        return memoryId -> MessageWindowChatMemory.builder()
                .id(memoryId)
                .maxMessages(20)
                .chatMemoryStore(mongoChatMemoryStore)
                .build();
    }

//    @Bean
//    ContentRetriever contentRetrieverXiaozan() {
//        //使用FileSystemDocumentLoader读取指定目录下的知识库文档
//        //并使用默认的文档解析器对文档进行解析
//        Document document1 = FileSystemDocumentLoader.loadDocument("/Users/shishizan/2025-学习资料/硅谷小智（医疗版）/资料/knowledge/医院信息.md");
//        Document document2 = FileSystemDocumentLoader.loadDocument("/Users/shishizan/2025-学习资料/硅谷小智（医疗版）/资料/knowledge/科室信息.md");
//        Document document3 = FileSystemDocumentLoader.loadDocument("/Users/shishizan/2025-学习资料/硅谷小智（医疗版）/资料/knowledge/神经内科.md");
//        List<Document> documents = Arrays.asList(document1, document2, document3);
//        //使用内存向量存储
//        InMemoryEmbeddingStore<TextSegment> embeddingStore = new InMemoryEmbeddingStore<>();
//
//        DocumentByParagraphSplitter documentSplitter = new DocumentByParagraphSplitter(
//                500,
//                50,
//                new DocumentBySentenceSplitter( 200,  // 句子最大字符数
//                        20,   // 重叠字符数
//                        new DocumentByWordSplitter(  // 单词级分割（中文需要自定义）
//                                100, // 单词最大字符数
//                                10   // 重叠字符数
//                        )));
//
//
//        //使用默认的文档分割器
////        EmbeddingStoreIngestor.ingest(documents, embeddingStore);
//
//        EmbeddingStoreIngestor
//                .builder()
//                .embeddingStore(embeddingStore)
//                .embeddingModel(embeddingModel)
//                .documentSplitter(documentSplitter)
//                .build()
//                .ingest(documents);
//        //从嵌入存储（EmbeddingStore）里检索和查询内容相关的信息
//        return EmbeddingStoreContentRetriever.from(embeddingStore);
//    }


    @Autowired
    private EmbeddingModel embeddingModel;
    @Autowired
    private EmbeddingStore embeddingStore;

    @Bean
    ContentRetriever contentRetrieverXiaozanPincone() {
        // 创建一个 EmbeddingStoreContentRetriever 对象，用于从嵌入存储中检索内容
        return EmbeddingStoreContentRetriever
                .builder()
                // 设置用于生成嵌入向量的嵌入模型
                .embeddingModel(embeddingModel)
                // 指定要使用的嵌入存储
                .embeddingStore(embeddingStore)
                // 设置最大检索结果数量，这里表示最多返回 1 条匹配结果
                .maxResults(1)
                // 设置最小得分阈值，只有得分大于等于 0.8 的结果才会被返回
                .minScore(0.8)
                // 构建最终的 EmbeddingStoreContentRetriever 实例
                .build();
    }

}
